三、【方法】梯度下降（代价函数最小值）

最新推荐文章于 2024-02-20 13:33:53 发布
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本文深入探讨了梯度下降法的原理与应用，这是一种通过逐步逼近来寻找局部最小值的有效方法。文章详细解释了步长选择的重要性：步长过小会导致计算效率低下，而步长过大则可能无法达到最优解。此外，还提到了随着接近最低点，偏导数趋于零，参数更新速度逐渐减缓的现象。

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1、含义

作用：是一个通过逐步逼近求局部最小值的方法

在这里插入图片描述

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2、步长取值

步长太短：要花费很多步才能到达最低点，计算代价太大"is a baby step "
步长太长：很可能永远到达不了最低点

在这里插入图片描述

是一个逐步逼近的过程

因为 步长X偏导，越接近最低点，偏导越接近于0，所以后面参数会下降得越来越小
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